Model
Şimdi modelini kuruyorsun. Arkadaşlarının Lasso diye bildiği cezalandırılmış bir lojistik regresyon seçtiğin için, en iyi ceza (penalty) değerini bulman ve bunu bir arama algoritmasıyla yapman gerekiyor.
Modellemeden önce özelliklerini oluşturmak için hazırladığın recipe zaten yüklü.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'da Feature Engineering
Egzersiz talimatları
- Penalty'yi ayarlama (tuning) için hazırla.
- Modelini ve recipe'ini bir workflow içinde birleştir.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Set up the penalty for tuning
lr_model <- logistic_reg() %>% set_engine("glmnet") %>%
set_args(mixture = 1, penalty = ___)
lr_penalty_grid <- grid_regular(penalty(range = c(-3, 1)),levels = 30)
# Bundle your model and recipe in a workflow
lr_workflow <- workflow() %>%
___(lr_model) %>%
___(___)
lr_workflow